Activity Recognition

Chargement des packages nécessaires au traitement des données

Un package (ou librairie) est un ensemble de fonctions permettant d’exécuter des instructions On utilise le mot clé import pour charger en mémoire un package en début de session de travail. Certains packages sont composés de plusieurs sous packages. Par exemple, le package Pyomeca est composé de différents packages, qui sont plus ou moins nécessaires en fonction du traitement visé. Ici, nous ne nous servirons que du sous package Markers pour le traitement de trajectoires de marqueurs. Pour ne sélectionner qu’un sous-package, on peut utiliser le mot clé from pour spécifier dans quel package on souhaite extraire un sous package.

N.B: le mot clé as permet simplement de le renommer dans la session de travail.
- Numpy : Manipulation/calculs sur vecteurs/matrices (https://numpy.org/)
- Pyomeca : Lecture/Ecriture/traitement de données bioméca (comme fichier C3D) (https://pyomeca.github.io/ et https://pyomeca.github.io/api/markers/)
- Matplotlib : Génération d’illustrations pour interprétation graphique des signaux

Il existe aussi d’autres package intéressants pour aller plus loin, mais nous ne nous en serviront pas dans ce tutoriel:
- Pandas : Pour manipuler des DataFrame, un outil pratique pour gérer des tables de données
- Seaborn : Pour améliorer facilement l’apparence des graphiques

# %% Initialisation

# Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires pour travailler avec les données de motion capture (mocap).
# Ces bibliothèques nous permettront de gérer les fichiers, manipuler les données et visualiser les résultats.

import pandas as pd # Pour manipuler des dataframe
import numpy as np  # Pour manipuler des tableaux et des données numériques, utile dans beaucoup de calculs
from pyomeca import Markers  # Pyomeca est une bibliothèque dédiée à l'analyse de données biomécaniques. 
# Ici, nous n'importons que la classe Markers, qui gère spécifiquement les trajectoires de marqueurs mocap.
import matplotlib.pyplot as plt  # Pour créer des graphiques
import seaborn as sns # Graphiques améliorés (type ggplot de R)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # Pour le machine learning (encoder les labels)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Pour le machine learning (normalisation des features)
from sklearn.model_selection import train_test_split # Pour le machine learning (diviser les data en learning et test)
from sklearn.model_selection import GroupKFold # Pour le machine learning (diviser les data en learning et test avec 5 groupes)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Pour le machine learning (modèle random forest)
from sklearn.svm import SVC # Pour le machine learning (modèle SVM)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Pour le machine learning (modèle k-NN)
from sklearn.neural_network import MLPClassifier # Pour le machine learning (modèle Réseau de Neurones)
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report # Pour le machine learning (calculer les métriques de performance)
from sklearn.model_selection import cross_val_score # Pour le machine learning (validation croisée)
from sklearn.model_selection import GridSearchCV # Pour le machine learning (hyperparametres)
from scipy.stats import friedmanchisquare # Statistiques: test de friedman
from sklearn.ensemble import StackingClassifier # Pour le machine learning (ensemble learning)
from imblearn.over_sampling import SMOTE # Pour le machine learning (équilibrage des classes majo/minoritaires)
from tqdm import tqdm # Pour afficher barre de chargement / progression en %
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif # Pour le machine learning (Sélection de Caractéristiques)
import joblib # Pour enregistrer les modeles de machine learning

# Nous importons également le module 'os', qui permet de manipuler les fichiers et les répertoires sur notre système.
import os

Définir le répertoire de travail

Python utilise un “répertoire de travail” qui est le dossier dans lequel Python va chercher et enregistrer des fichiers. Il est important de le définir correctement pour éviter les erreurs liées aux chemins de fichiers.

# WRK_PATH est le chemin vers le répertoire où se trouve notre projet et où se trouvent les fichiers mocap.
# Vous devrez ajuster ce chemin en fonction de votre propre répertoire.
WRK_PATH = r"C:\Users\germa\OneDrive\Documents\STAPS\ATER ENS Rennes\Cours\Mes cours\2A - S1 - Du signal à son interpretation\data\actigraphDataAnalysis"

# La fonction `os.chdir()` change le répertoire de travail pour celui que nous avons défini dans WRK_PATH.
# Cela signifie que toute lecture/écriture de fichiers se fera à partir de ce répertoire.
os.chdir(WRK_PATH)

# On utilise la fonction `os.getcwd()` pour afficher le répertoire de travail actuel et vérifier que le changement a bien eu lieu.
print("Répertoire de travail actuel :", os.getcwd())

# Ensuite, nous définissons le chemin vers le dossier contenant les données de motion capture (C3D).
# Ce dossier se trouve à l'intérieur de notre répertoire de travail.
DAT_PATH = os.path.join(WRK_PATH, "data")
RES_PATH = os.path.join(WRK_PATH, "RES", "TP1_freeliving", "windowSize_5s")
Class_PATH = os.path.join(WRK_PATH, "RES", "TP2_APstandard", "windowSize_5s", "ClassifierIA")

# Créer le dossier (et les sous-dossiers nécessaires) s'il n'existe pas déjà
OUT_PATH = os.path.join(RES_PATH, "activityPredictions")
os.makedirs(OUT_PATH, exist_ok=True)

# On affiche également le chemin vers les données pour s'assurer qu'il est correct.
print(f"Répertoire des données : {RES_PATH}")

Répertoire de travail actuel : C:\Users\germa\OneDrive\Documents\STAPS\ATER ENS Rennes\Cours\Mes cours\2A - S1 - Du signal à son interpretation\data\actigraphDataAnalysis
Répertoire des données : C:\Users\germa\OneDrive\Documents\STAPS\ATER ENS Rennes\Cours\Mes cours\2A - S1 - Du signal à son interpretation\data\actigraphDataAnalysis\RES\TP1_freeliving\windowSize_5s

Importer le modèle entraîné

# Choisir le modele a utiliser
# bests are stacking or NeuronNetwork
modelToUse = "NeuronNetwork" #"stacking" #"NeuronNetwork" #"k-NN" #"SVM" #"randomForest"

# Charger les meilleurs modèles optimisé pour chaque type
if modelToUse == "stacking":
    nameModel = "stacking_model.pkl"
elif modelToUse == "NeuronNetwork":
    nameModel = "best_NeuronNetwork_model.pkl"
elif modelToUse == "k-NN":
    nameModel = "best_k-NN_model.pkl"
elif modelToUse == "SVM":
    nameModel = "best_SVM_model.pkl"
elif modelToUse == "randomForest":
    nameModel = "best_randomForest_model.pkl"

# Charger le modèle choisi
model = joblib.load(os.path.join(Class_PATH, nameModel))

# Charger le scaler
scaler = joblib.load(os.path.join(Class_PATH, "scaler.pkl"))

# Charger l'encodeur de labels
le = joblib.load(os.path.join(Class_PATH, "label_encoder.pkl"))

print("Modèle et objets chargés avec succès.")

Modèle et objets chargés avec succès.

Appliquer le Modèle aux Données de 7 Jours pour la Reconnaissance d’Activité

# Lister tous les fichiers qui se terminent par "_standardized_activity_features.csv" dans RES_PATH
csv_files = [f for f in os.listdir(RES_PATH) if f.endswith("_standardized_activity_features.csv")]

# Nombre total de fichiers à traiter
total_files = len(csv_files)
print(f"Nombre total de fichiers à traiter : {total_files}\n")

# Boucler sur chaque fichier
for index, file_name_with_extension in enumerate(csv_files, start=1):
    print(f"Traitement du fichier {index}/{total_files}: {file_name_with_extension}")

    # Charger les données
    stdActivityFeatures_PATH = os.path.join(RES_PATH, file_name_with_extension)
    data = pd.read_csv(stdActivityFeatures_PATH)
    print("  - Données chargées avec succès.")

    # Exclure certaines données
    cols2exclude = ['window_id', 'start_time', 'end_time']
    data_cols2exclude = data[cols2exclude]
    data = data.drop(cols2exclude, axis=1)
    #print("  - Colonnes non nécessaires exclues.")

    # Normaliser les nouvelles données
    new_data_scaled = scaler.transform(data)
    #print("  - Données normalisées.")

    # Faire des prédictions avec les probabilités
    probabilities = model.predict_proba(new_data_scaled)
    max_probabilities = np.max(probabilities, axis=1)  # Probabilité maximale pour chaque prédiction
    # Définir un seuil de certitude, par exemple 0.6 (ajustez ce seuil selon vos besoins)
    threshold = 0.9

    # Faire des prédictions initiales
    predictions = model.predict(new_data_scaled)

    print("  - Prédictions réalisées.")

    # Décoder les étiquettes
    activity_predictions = le.inverse_transform(predictions)
    #print("  - Prédictions décodées.")

    # Remplacer les prédictions incertaines par "inconnu"
    activity_predictions = np.where(max_probabilities < threshold, "inconnu", activity_predictions)

    # Ajouter les prédictions des activités en tant que nouvelle colonne dans le DataFrame 'data'
    data[cols2exclude] = data_cols2exclude
    data['predicted_activity'] = activity_predictions
    #print("  - Prédictions ajoutées au DataFrame.")

    # Extraire le nom de fichier sans extension
    file_name_without_extension = os.path.splitext(file_name_with_extension)[0]
    file_name = file_name_without_extension.split('_')[0]

    # Créer le nom de fichier final pour l'export
    output_file_name = f"{file_name}_activity_predictions.csv"

    # Définir le chemin pour enregistrer le fichier CSV
    output_path = os.path.join(OUT_PATH, output_file_name)

    # Exporter le DataFrame 'data' en fichier CSV
    data.to_csv(output_path, index=False)
    print(f"  - Fichier exporté : {output_file_name}\n")

    ###

    # Visualisation du resultat
    print("  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.")
    
    # Définir des couleurs pour chaque activité
    palette = sns.color_palette("Set2", len(data['predicted_activity'].unique()))

    # Tracer un graphique en nuage de points pour montrer les activités prédictes en fonction du temps
    plt.figure(figsize=(18, 8))
    sns.scatterplot(
        x=data['window_id'], 
        y=data['predicted_activity'], 
        hue=data['predicted_activity'], 
        palette=palette,
        s=10  # Taille des points
    )

    # Ajouter des titres et des étiquettes
    plt.title("Activité Prédite en Fonction du Temps", fontsize=16)
    plt.xlabel("ID de la Fenêtre (Window ID)", fontsize=14)
    plt.ylabel("Activité Prédite", fontsize=14)
    plt.xticks(rotation=45)  # Rotation des étiquettes de l'axe x
    plt.legend(title="Activité", bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')  # Placer la légende en dehors du graphique
    plt.grid(visible=True, linestyle='--', alpha=0.5)

    # Afficher le graphique
    plt.tight_layout()
    plt.show()

print(f"Traitement terminé pour {total_files} fichiers.")

Nombre total de fichiers à traiter : 15

Traitement du fichier 1/15: BIRRO (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : BIRRO (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 2/15: BOUAN (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : BOUAN (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 3/15: BUFCA (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : BUFCA (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 4/15: CHAMA (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : CHAMA (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 5/15: FAUMA (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : FAUMA (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 6/15: GLEMA (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : GLEMA (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 7/15: GOAWE (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : GOAWE (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 8/15: JAITY (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : JAITY (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 9/15: JUNTI (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : JUNTI (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 10/15: MOCLU (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : MOCLU (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 11/15: MONMA (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : MONMA (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 12/15: PATLI (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : PATLI (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 13/15: PRITH (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : PRITH (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 14/15: ROBHO (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : ROBHO (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement du fichier 15/15: TETHE (2024-09-19)_standardized_activity_features.csv
  - Données chargées avec succès.
  - Prédictions réalisées.
  - Fichier exporté : TETHE (2024-09-19)_activity_predictions.csv

  - Création de la visualisation des résultats de la reconnaissance d'activités.

Traitement terminé pour 15 fichiers.

# run above